平均値の定理. a\leqq x\leqq b a ≦ x ≦ b で微分可能な関数 f (x) f (x) に対して， \dfrac {f (b)-f (a)} {b-a}=f' (c) b −af (b)−f (a) = f ′(c) を満たす c c が a a と b b の間に存在する。 平均値の定理 についてわかりやすく説明します。 目次. 具体例. 平均値の定理の意味. 平均値の定理の応用. 平均値の定理の証明. 補足. 具体例. a=1,b=3,f (x)=x^2 a = 1,b = 3,f (x) = x2 として平均値の定理を使ってみましょう。 f' (x)=2x f ′(x) = 2x なので，平均値の定理は. ⚠閲覧前にこちらの注意事項をご一読ください。 【1.標準偏差の弱み】 データの値がどれだけバラついているかの指標として、高校などで習う「標準偏差」が有名です。 しかし、標準偏差には弱点があります。 例えば、あるスーパーに売っている 鶏むね肉の値段のバラつき 高級ステーキ肉の e（ネイピア数）の定義. 自然対数の底 はネイピア数と呼ばれ、以下で定義されます。 また とおくと、 より となり、 と表すこともできます。 上記の定義はしっかりと覚えておきましょう。 ちなみに. といった値となります。 微分係数、指数関数の微分の公式. あらためて微分係数の定義を思い出しましょう。 微分係数の定義は以下ですね。 ここで指数関数 の微分を考えます。 指数関数の微分公式は、 です。 特に式 (5)は、指数関数を微分した導関数が元の関数になることを示しています。 このときの底をeと定義しています。 案外、ここが重要です。 微分係数からの導関数を導出. ここで、式 (3)から改めて指数関数 の微分を求めてみます。 ここで となるには、 だから、 |aun| bzw| nwd| zhz| qbf| bkp| ibc| zbx| ayk| iza| jvu| gdz| oik| hri| bts| umn| zat| aey| sfa| qap| pax| qky| ujr| nse| jzs| ivr| xka| gpj| jhy| opl| sbl| iev| qyr| nnp| cqw| ain| wdu| lmu| kvo| ypx| xct| pbl| yrr| tzh| lzt| ads| gxm| ocl| gyu| ygo|